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智能钛机器学习平台

智能钛机器学习平台

为 AI 工程师打造从数据预处理、模型训练、评估到模型服务的全流程开发工具
  • 智能钛机器学习平台

    TensorFlow 实现鸢尾花分类,注册与开通服务,用 PyTorch 实现图像识别,操作指南总览,任务列表,模型仓库,计费概述,购买方式,欠费说明,Analytics Zoo,关于 TI-ONE 平台重庆地域下线的公告存储库与 Notebook,使用生命周期脚本配置 Notebook 实例,使用 Notebook 远程连接腾讯云 EMR,Angel 算法简介,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法新建工程与任务流,离线批量服务,查询训练任务列表,外部 API 启动工作流,医疗板块,产品简介,应用场景,产品概述,客户价值,操作指南,快速入门,框架,Tensorflow,Spark,PySpark,机器学习,关联规则,异常检测,回归算法,推荐算法,时间序列,聚类算法,分类算法,深度学习,自然语言处理,计算机视觉,数据预处理,可视化,模型评估,PyCaffe,PyTorch,最佳实践,用 Sklearn 实现科比投篮预测使用生命周期脚本配置 Notebook 实例,使用 Notebook 远程连接腾讯云 EMR,算法手册,Angel 算法指南,Angel 算法简介,Spark on Angel,图算法,PySONA 算法,机器学习算法
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  • 智能钛机器学习

    智能钛机器学习(TI-ML)是基于腾讯云强大计算能力的一站式机器学习生态服务平台。
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  • 智能钛机器学习平台

    智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发及部署支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种 AI 应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。下表为云审计支持的智能钛机器学习平台操作列表: 操作名称资源类型事件名称 启动离线批量服务tioneStartBatchJob 启动 Notebook 实例tioneStartNotebookInstance
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    我们等你来!

  • 云安全隐私计算

    云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模
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  • 腾讯知识图谱

    腾讯知识图谱是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。支持抽取和融合异构数据,支持千亿级节点关系的存储和计算,支持规则匹配、机器学习、图嵌入等图数据挖掘算法,拥有丰富的图数据渲染和展现的可视化方案……
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  • 云审计

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  • 数据库智能管家 DBbrain

    腾讯云数据库智能管家(DBbrain)是一款可为用户提供数据库性能、安全、管理等功能的数据库自治平台。利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。
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  • 教育

    学 考 管 营销 等教学全流程 在线教育平台搭建 视频监控 智能机器人 营销招生 直播 录播视频课 精准营销 个性化教学 基础资源 在线教学 教学 在 教 学 考 管 营销 等教学全流程中 基于 技术提供课堂质量分析支持数学等学科作业批改 支持机器阅卷批改 教学辅助 空 考试测评 空 内容管控 空 营销招生 空 教学 面临的问题与挑战 千人千面教学无法通过传统课堂实现 缺乏教学工具 使得学习效率较低 管理者无法对教学质量做到有效把控腾讯微校 大数据应用 腾讯微校 高校教育 面临的问题与挑战 高校人才培养与产业发展对人才的需求不同步 传统 单科制 的院系设置 使得交叉学科办学难 教师无法在线进行方便统一的教学管理 学生无法进行课程学习和实验训练一体化的学习活动学员不仅能随时随地查看课程内容 还能与腾讯云线上沙箱实验平台在线实时联动 通过教学与实训一体化的新模式 快速提高自主学习能力和创新实践能力 面临的问题与挑战 高校实验课时设置偏少 实践性不足 高校实验资源受限阅卷等教学工作繁琐 占用老师太多精力 传统教学形式单一 互动性较差 难以生动形象展示教学内容 传统教学无法了解班内学生的知识掌握情况 难以帮助老师有针对性的教学 场景解决方案 提供智能排课 选课报名 在线作业 在线组卷等应用功能
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  • 机器学习平台PAI

    机器学习平台PAI简单易用、高性能,低成本,解决方案丰富
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  • 智能钛机器学习平台使用教程

    在这篇文章中,我们将向您介绍使用智能钛机器学习平台(TI-ONE)训练模型的基本操作和流程。 参赛流程 操作案例 智能钛提供多种使用场景--可视化建模、Notebook等。您可以自行选择场景进行模型训练,我们提供以下教程供您参考: 平台内置框架操作案例(可选) 平台内置算子操作案例(可选) 平台 Notebook 操作案例(可选) 常见问题 在使用过程中,也许你想要了解以下问题: 什么是智能钛机器学习平台 如何注册与开通智能钛服务 本次比赛的代金券与资源限制详情是什么 常见问题(FAQ) 更多详情 在使用过程中,如果您想了解更多的操作详情、算法介绍、最佳实践案例等,请前往智能钛机器学习平台官方文档
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  • 词汇表

    通过智能钛机器学习平台工作流建模,即可组织一套完整逻辑和规则的机器学习流程,包含数据接入、数据预处理、特征工程、模型训练和模型评估等流程。模型服务模型服务是基于已训练完的模型提供在线的预测能力,是机器学习深度学习模型训练流程闭环的关键。智能钛机器学习平台上可将模型通过在线部署,让您的模型可以直接对用户提供服务。实例智能钛机器学习平台内工作流每次运行都将生成一个新的实例,实例包括历史实例、参数实例、重跑实例、定时实例等。组件组件是包含 AI 框架的可执行节点,用户仅需上传代码,进行相应的资源配置,即可使用 TensorflowPyspark 等主流的机器学习深度学习开源框架进行模型训练。
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  • 管理实例

    操作场景本文档将向您演示在智能钛机器学习平台中,如何对 Notebook 实例进行实例管理、资源管理和数据管理。实例管理完成新增实例后,Notebook 列表中将新增一条实例记录。资源管理智能钛机器学习平台的 Notebook 支持后付费模式下各种资源型号的切换,您可以根据需求进行资源调整,降低使用成本。成功切换资源后,切换前的资源不再计费,平台按照更新后的资源配置与使用时长计费。 数据管理Notebook 使用 hometionenotebook 目录作为用户的工作空间。如果要减小存储卷的大小,请创建一个具有所需大小的新 Notebook 实例。在 Notebook 停止运行时,云硬盘也会产生存储费用,该费用在实例删除后停止收取。
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  • 产品动态

    Tensorflow 算力资源 新增2卡 P40 机型支持,TI.GN8.3XLARGE112.2xP40 2020-06-26 - 2020年05月 动态名称 动态描述 发布时间 相关文档 迭代优化内置深度学习算子生命周期脚本配置 Notebook 支持与 Git 存储库对接 通过与 Git 存储库的对接,用户可以避免误删的数据丢失,同时方便与伙伴协同开发与版本控制,公开库里的 Notebook文件也可 load 下来进行学习与编辑2020-03-07 上线公告 2020年01月 动态名称 动态描述 发布时间 相关文档 平台在控制台正式上线 平台在腾讯云官网控制台正式上线 2020-01-15 - 广州地域服务正式商业化 平台广州地域服务正式商业化SDK 功能 您可以使用 TI SDK 提交机器学习和深度学习训练任务到 TI-ONE。Notebook 简介 2019年09月 动态名称 动态描述 发布时间 相关文档 新增任务列表功能 支持在任务列表中查看任务运行状态、运行时长、占用资源等信息 2019-09-24 任务列表 支持特征组合 支持机器学习特征的组合和选择
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  • 注册与开通服务

    为了方便您有效地使用腾讯云智能钛机器学习平台,请先完成以下步骤:步骤1 :注册腾讯云账号若您已在腾讯云注册,可忽略此步骤。点此注册腾讯云账号 步骤2 :开通智能钛服务您在使用智能钛机器学习平台前,需要先开通所需地区的后付费计费模式才可正常使用。详情请参考 购买指南。点此进入开通服务页面 步骤3 :一键授权进入 智能钛机器学习平台控制台,在弹出的页面上开通【一键授权】。 单击【前往一键授权】,页面将跳转至访问管理控制台。单击【同意授权】,即可创建服务预设角色并授予智能钛机器学习平台相关权限。 步骤4 :创建 COS 存储桶完成【一键授权】后,在此步骤,您可选择创建个人的付费 COS 存储桶。注意: 创建 COS 存储桶时,所属地域需跟平台开通服务的地域一致,如平台地域处于广州,创建存储桶时所属地域应选择广州。 注意事项一键授权只需要操作一次,授权后则访问管理中已经自动创建角色。
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  • 使用可视化建模构建模型

    操作步骤步骤1:新建工程与任务流使用智能钛机器学习平台建模,首先需要完成新建工程和工作流。新建工程登录 智能钛机器学习平台控制台,将平台地域切换为您开通服务时所选地域。步骤2:数据接入智能钛机器学习平台提供两种数据源途径:本地数据和 COS 数据集。其余参数可默认 步骤4:模型训练智能钛机器学习平台内置百余种机器学习与深度学习算子,您可以在左侧算法栏中选择合适的算子进行模型搭建。在智能钛机器学习平台控制台的左侧导航栏,选择【输出】>【模型评估】>【二分类任务评估】,并拖入画布。至此,我们完成了使用智能钛机器学习平台的可视化建模训练模型的流程。
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  • 计费概述

    您在使用智能钛机器学习平台前,需要先开通所需地区的后付费计费模式才可正常使用。计费模式腾讯智能钛机器学习平台提供按量计费的付费模式,随取随用十分灵活,您只需按实际使用的时长付费,按小时结算。欠费2小时后平台自动停止服务,15天后平台销毁数据,数据未销毁状态下,存储资源会持续产生费用,请用户及时删除闲置资源,以免产生不必要的费用。 费用计算示例以下用示例来说明计费模式的计费构成。其他费用使用智能钛机器学习平台时可能会关联使用其他服务并产生费用。例如,通过智能钛机器学习平台使用对象存储 COS 服务,了解更多有关 COS 价格,请参见 COS 购买指南文档。
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  • 关于 TI-ONE 平台正式上线上海地域服务的公告

    上海地域服务正式上线智能钛 TI-ONE 平台上海地域服务的 收费标准 与广州地域一致。建议您根据您的业务情况,选择就近的地域使用平台服务,以提高数据访问、模型训练速度。上海地域主要功能如下:可视化建模Notebook TI SDK模型仓库 上海地域的更多功能,欢迎您在 智能钛机器学习平台控制台 体验。
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  • 关于 TI-ONE 平台广州地域服务正式上线的公告

    广州地域服务正式上线智能钛 TI-ONE 平台广州地域服务于2019年12月12日正式上线,限时免费对外开放。广州地域主要功能如下:可视化建模Notebook TI SDK模型仓库 广州地域的更多功能,欢迎您在 智能钛机器学习平台控制台 体验。
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  • 用 PyTorch 实现图像识别

    本文通过智能钛机器学习平台提供的 PyTorch 框架搭建一个简单的神经网络模型实现 MNIST 手写数字识别。通过本文的学习,您可以掌握如下操作: 如何在智能钛机器学习平台使用 PyTorch 框架。 如何上传数据集至 COS 并通过代码访问。 如何上传自定义代码。 如何在工作流页面向自定义代码传参。部分手写数字图像示例如下: 整体流程利用智能钛机器学习平台完成手写数字识别任务,我们需要完成以下几个步骤: 准备案例所需数据集。 用户本地准备实现手写数字识别任务的自定义代码。利用智能钛机器学习平台提供的 PyTorch 框架运行自定义代码。 查看工作流运行状态和结果。 整体工作流示例如下: 注意: 您可以按需自行配置资源参数,不同资源实例类型对应的价格不同。二、利用 PyTorch 框架运行自定义代码在 智能钛机器学习平台控制台 的左侧导航栏中,选择【框架】>【深度学习】>【PyTorch】,并拖入画布中。
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